研发企业V&V发展规划

anwise2016

1.        V&V方案的总体概述
V&V（Verification and Validation，验证与确认）技术源自于美国，于1979年由美国计算机模拟协会正式提出。主要通过科学的方法、标准的流程、专业的算法对模型进行验证和确认，不断为模型产生证明，并据此建立模型的置信度。目前，模型V&V已经成为工程界普遍接受的一种评估模型不确定性、提高模型精度的科学方法。
在实际应用中，仿真系统的V&V技术已成为系统M&S技术中的一个重要部分，受到各部门的高度重视，正从局部的、分散的研究向实用化、自动化、规范化与集成化的方向发展。建模与仿真（M&S）系统的V&V活动，是贯穿于仿真系统建设的全生命周期的一项系统性活动。
通过建立起V&V管理系统，对仿真模型V&V所涉及到的流程、工具、规范、模型、结果以及V&V人员等进行统一管理，提升仿真模型V&V的效率。并对经过验证和确认具有高置信度的模型进行归档，逐步建立起企业的虚拟样机库。从而帮助企业更好地实现分析驱动设计。一个典型的V&V应用模式如下图所示：

对一个特定的复杂模型，为了更好的了解系统性能，通常会将其分解成多个层级的简单系统，在了解清楚不同层级的简单系统的机理的基础上，来保证复杂系统的准确预测。对分解得到的不同层级的简单对象，参考企业内部的仿真建模规范，创建仿真模型，利用该仿真模型，可以进行一些简单预计算（包括灵敏度和不确定性分析），确定需要从试验中获得的最有效的测量位置和类型，指导层级试验设计。仿真计算过程中，可以根据验证（Verification）的要求，进行代码验证和计算验证等研究，识别并消除仿真建模的误差。完成层级试验设计和实施后，得到的试验数据可用于仿真模型的确认，评估仿真模型的精度是否满足确认指标要求。如果满足要求，可以将经过验证和确认的仿真模型保存到虚拟样机库中，并根据V&V过程形成的知识和经验，对仿真规范进行补充和完善。具有一定置信度水平的仿真模型所形成的虚拟样机库，可以帮助企业更好的利用仿真的手段进行型号方案设计。
2.        发展规划方向
针对某型号产品型号产品的研制，与V&V流程相关的可能发展方向如下图所示：


对各个合作方向，简单描述如下：
1）        某型号产品层级分解规范
某型号产品全系统是一个复杂的系统，为了阐述清楚这种复杂性，准备好一个全系统的详细描述，承认真实世界的物理系统从本质上说可以进行分层建模。
仿真系统的确认层级一般划分为：单一问题层、基准层、子系统层、全系统层。
a)        单一问题层（Unit Problem Tier）：简单构型、单流动机理、单流动特征，试验初边值条件和试验结果准确度高。
b)        基准层（Benchmark Tier）：体现真实系统某一特征的简单模型、少数机理之间的耦合，试验结果的不确定度低。
c)        子系统层（Subsystem Tier）：真实子系统、构型可简化但实际过程和机理完整，试验结果的不确定度劣于标准算例层级的不确定度。
d)        全系统层（Integer-system Tier）：真实系统和构型、全过程、包括所有物理机理，关心系统性能，试验结果的不确定度劣于标准算例层级的不确定度。

一般层次分级结构图
对仿真系统进行确认分层规划，并对各个层级的对象进行逐层验证与确认，从而提升复杂全系统仿真模型的预测精度。

2）        仿真虚拟样机MBD集成
根据波音全三维设计中全三维数据管理应用系统框架描述，MBD通过稽核模型、工程注释（标注）、产品属性几个数据集，需要和标准、仿真、工艺、PDM、生产、检验等多个系统集成起来，这样的话，无论是设计人员还是仿真、工艺、生产、检验、售后、管理各个部门的人员，都可以共享同一个模型及数据，实现基于可视化模型的数据共享，具有重大的工程意义。


3）        某型号产品层级仿真建模规范
经过分解得到的不同层级的对象，为了规范仿真建模过程，提高仿真模型的准确度，需要统一制定仿真模型建模规范。如：结构动力学模型建模规范、静强度仿真建模规范等。对关键的建模内容进行规定。

4）        层级仿真建模模板
对不同层级对象进行仿真分析，为了提高仿真结果的一致性和提高仿真建模的效率。可以根据仿真分析的要求，创建不同的仿真建模模板，如强度计算模板、模态计算模板、频响计算模板等。重复利用这些仿真模板，进行性能计算。

5）        层级模型Verification工具定制
根据ASME定义的标准的VV活动图，对不同层级的对象进行验证， 包括：代码验证和计算验证。
因此，需要借助Verification（验证）工具，来完成对应的验证工作。如利用GCI评价网格收敛性。利用应用程序对比工具，将商业软件仿真得到的计算结果与标准解（或者具有一定置信水平的程序解）进行对比，评估商业软件的算法对计算问题的有效性。

6）        Verification标准解析解库定制
为了评估商业软件的算法对特定问题的有效性，企业通常可以根据实际需求，建立起典型问题的标准解析解库，或者对典型问题建立起具有一定置信水平的程序解库。以方便开展V&V活动中的代码验证等内容。

7）        层级试验设计规范
型号产品的物理实验，通常需要投入很大的人力、物力和财力，因此，所得到的物理实验数据是非常珍贵的，必须加以充分利用。
为了提高试验数据的利用价值，可以基于V&V技术，建立起层级试验设计规范。在正式开始物理试验前，基于V&V技术，对层级试验进行规划，以得到不同层级对象的物理实验数据，后续可以利用该试验数据对同一层级的仿真模型进行确认（包括仿真结果与试验结果对比、模型修正等），提升仿真模型的预测能力。

8）        层级试验设计工具
利用试验设计工具，根据层级试验设计规范，逐一对不同层级的各项试验项目进行试验设计，形成详细试验内容大纲。并根据试验设计的结果，将试验内容数据下发到具体的试验执行系统，对试验的进度进行管理。
不同层级的各项试验的完成后，可以将各项试验的结果数据采用直接或间接方式获取到平台数据库。将各项试验数据按照不同的维度进行分类融合，形成系统化的试验数据体系。按照试验指标的评估需求，对试验数据进行分析处理。对各项试验得出的试验指标进行评估（如试验输出结果的不确定性分析），按需要对试验内容进行修正调整。
利用层级试验工具（如试验设计与试验数据融合系统TEST DATA），可以有效的开展试验规划、设计、执行、监控、分析、到评估验证等工作。

9）        确认试验结果数据库；
各个层级的确认物理实验，所得到的试验数据，可用于确认和评估对应层级的仿真模型结果的精度，因此，需要对不同层级的确认试验结果进行有效保存，并逐步建立起典型层级对象的确认试验结果数据库，以方便结果数据的追溯和有效利用。

10）        试验数据管理
进行各个层级对象的物理试验，成本是巨大的。科学规划各个层级的模型试验，提高试验数据的利用价值，基于有限次数的物理试验获得更多的信息，是进行物理试验规划与实施后需要重点考虑的内容。
对试验数据进行有效管理，可以为以后的试验数据利用提供保障。
在V&V平台搭建过程中，可以建立确认试验数据库，在V&V平台内部对这些数据进行管理，也可以在V&V平台与现有试验数据管理系统之间定制接口，将确认试验数据库保存到已有的TDM系统中，实现对试验数据的管理。

11）某型号产品层级模型Validation工具定制
对层级模型进行确认（Validation），包括：仿真结果与试验结果的对比，仿真模型参数灵敏度分析、仿真结果不确定性量化、仿真模型修正等、仿真模型置信度评估等。
因此需要定制专业的确认（Validation）工具，如借助优化工具完成仿真参数灵敏度分析；开发仿真结果与试验结果一致性评估工具（如CAST），完成仿真模型的置信度评估等。

12）某型号产品层级模型置信度仿真数据管理
不同层级的仿真模型完成计算后，都需要和对应层级对象的试验结果进行对比，如果不满足精度要求，需要进行模型修正。最后得到满足确认指标要求的高精度仿真模型。
V&V平台搭建过程中，可以建立仿真数据管理系统，在V&V平台内部对不同层级具有高置信度的仿真模型进行有效的保存，对不断完善的仿真规范等文档进行管理。也可以在V&V平台与现有仿真数据管理系统之间定制接口，将确认的高置信度仿真模型和文档保存到已有的SDM系统中，实现对仿真数据的管理。

13）某型号产品层级模型虚拟样机库
开展仿真模型的V&V研究，一方面可以通过对仿真模型进行验证和确认，提高仿真模型的精度，提升仿真部门在产品研发中的地位和价值。
另一方面，通过实施验证和确认，可以逐步积累起典型的、高精度的仿真模型，形成具有相当预测能力的仿真模型库，即层级模型虚拟样机库。

14）某型号产品层级模型快速方案设计系统
利用虚拟样机库，可以快速完成对典型部件（或子系统等）在不同工况条件下的性能计算。提升方案的设计、性能评估效率。
并且借助多方案设计工具（如CoCo系统），可以帮助完成对型号方案的选型、性能评估计算与优化，提升设计研发效率。

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